[發明專利]育兒知識下的商品評分處理推薦方法、裝置

有效

• 申請號: 202110046171.8
• 申請日: 2021-01-14
• 公開（公告）號: CN112381627B
• 公開（公告）日: 2021-05-07
• 發明（設計）人: 于游;姜巍;趙永強;李乘風
• 申請（專利權）人: 北京育學園健康管理中心有限公司
• 主分類號: G06Q30/06
• 分類號: G06Q30/06;G06F16/9535
• 代理公司: 北京繪聚高科知識產權代理事務所(普通合伙) 11832
• 代理人: 羅碩

本發明實施例提供的一種育兒知識下的商品評分處理推薦方法、裝置；其中，上述育兒知識下的商品評分處理推薦方法，綜合考慮標簽匹配評分、商品銷售情況評分、商品曝光評分實現了三級評分，可以精準高效的對商品進行綜合評分；尤其是上述標簽匹配評分，其基于標簽匹配的級別距離可以判定知識和商品的關系；在構建好知識的知識標簽體系和商品品類標簽體系的情況下，基于知識標簽的映射可以快速的形成業務的推廣，適合于知識、商品的數據量比較少，用戶量比較大，又有標簽體系的情況下的商品評分推薦。

技術領域

本發明涉及母嬰知識信息分析技術領域，具體地涉及一種育兒知識下的商品評分處理推薦方法、裝置。

背景技術

隨著互聯網的發展,針對用戶來說會出現信息過載，用戶在選擇自己喜歡的信息的時候會出現選擇困難的情況。

同時部分以母嬰服務為主科技公司也大量面向用戶推廣使用應用APP，這樣以母嬰信息的推薦系統也越多的出現在市場上；縱觀互聯網科技企業所推出的推薦系統就是基于用戶的行為形成集體智慧來降低選擇的困難性，在互聯網中得到了廣泛的推廣，并且產生了巨大的價值，可以說現在任何一個互聯網公司沒有自己的推薦系統是不可想象的。

在推薦系統中，如何在一個場景下推出符合當前場景下的信息是一個更加精確的推薦，各種不同場景下的推薦方法層出不窮。傳統的場景化的推薦，需要考慮場景的信息、用戶的信息和商品的信息，需要三者數據的整體回收，需要建立數據團隊搭建一個龐大的數據體系才能夠支撐，這種方法在中小型公司來說是不可能實現的。

舉例說明，現有技術中存在一種一種基于聚類的協同過濾的商品推薦方法及系統（現有技術1： CN201310379073.1）；現有技術1所涉及方法包括：利用購物網站的API接口獲取用戶對商品的評分信息和商品的類型標簽信息；根據用戶的購買商品類型，對用戶進行聚類；根據聚類的結果，并通過評分估值公式為用戶；商品評分矩陣中缺省評分賦予評分估值；計算矩陣中商品之間的相似度，對目標用戶未購買商品進行預測評分，并為目標用戶推薦預測評分最高的前N件商品，本發明相比現有技術具有如下優點：解決了數據稀疏性的問題，減少了不同用戶的評分尺度不一致的問題，提高了缺省賦值的準確性。

綜上所述，專家學者們提出了采用上述傳統方法對于信息的數據處理量依然很大，而且最終推出的可解釋性不強，尤其在業務發展初期這種方法可操作性不強。

發明內容

有鑒于此，本發明提供一種育兒知識下的商品評分處理推薦方法、裝置，用以解決上述技術問題。主要采取了基于用戶的協同過濾結合傳統的規則方法，可以快速的搭建起一個行之有效的場景化的育兒知識下的電商商品推薦，有效快捷，充分兼顧了在場景化推薦下，不僅要考慮用戶的興趣，而且要考慮和當前場景的一致性。

一方面，本發明實施例提供了一種育兒知識下的商品評分處理推薦方法，包括：

預設建立知識標簽體系到電商品類標簽體系的映射關系生成知識與商品的標簽映射表；

其中，所述標簽映射表包括如下四個方面的信息字段：知識標簽信息、和與所述知識標簽信息對應的知識標簽級別、電商品類標簽信息、和與所述電商品類標簽信息對應的電商品類級別；所述知識標簽級別用于描述對應的知識標簽信息的數據層級；所述電商品類級別用于描述對應的電商品類標簽信息的數據層級；

根據所述知識標簽體系到所述電商品類體系的映射關系，預設定義設置知識和商品雙維度框架下的標簽匹配度評分模塊；獲取當前用戶的信息，同時基于協同過濾算法獲得向當前用戶推薦商品的候選集合；

所述標簽匹配度評分模塊對進入候選集合的商品進行評分處理操作，求解得到候選商品第一級評分；

利用點擊信息和曝光信息對進入候選集合的商品進行評分處理操作，得到候選商品第二級評分；

利用商品銷售量和評分起始時刻以及點擊信息和曝光信息對進入候選集合的商品進行評分處理操作，得到候選商品第三級評分；